任何语言的 Noto 字体；而针对字符数量较为多的语言，Google Keyboard 需要利用机器学习在用户输出时展开预测，从而让用户输出效率大大增加。利用深度神经网络，Google 发售了 Voice Search 功能，即使是在喧闹环境中，用户也可以与手机对话；目前该功能早已反对 119 种语言，其中还包括 11 中印度语言和 3 种印度尼西亚语言。

另外一个值得一提的是 Google 的 Project Unison 项目，它可以利用机器学习构建文本向语音的切换，主要针对语料并不非常丰富的语种，比如孟加拉语、高棉语和爪哇语。而机器学习模型可以增加建构文本到语音模型所需的数据量。

在听完语言之后，Google Asssitant 工程总监 Pravia Gupta 上台对 Google Assistant 展开了非常简单讲解。除了众所周知的功能，Pravia Gupta 再度特别强调称之为 Google Assistant 早已享有 Voice、Type、Tap、Lens 等四种输出方式；而且可以覆盖面积 iPhoneAndroid 智能手机、Chromebook 笔记本、电视机、汽车、智能手表等多种设备。当然在现场，Pravia Gupta 也少不了对 Google Assistant 展开了一番 Demo。

用 AI 来赋能行业、应付人类挑战当然，除了致力于自身产品的发展，Google 也不记得特别强调它对其他企业和开发者创意的影响。Google 回应，目前它为企业及开发者获取了三种创意工具，分别为 TensorFlow、云机器学习 API 以及 TPU 电脑芯片。在交流不会现场，来自日本的丘比公司，就同台讲解了它如何用于 TensorFlow 来提升食品材料的质量和安全性。

在行业创意之外，Google 回应机器学习也可以协助我们解决问题人类的一些根本性挑战，比如说医疗保健、能源和环境问题。比如说机器学习目前早已用作临床糖尿病引发的眼部疾病、乳腺癌等疾病；实质上早已报导过，就在 11 月 26 日，Google 旗下的 DeepMind 团队月宣告将利用 AI 来对付乳腺癌。不过，来自新西兰维多利亚大学的博士生 Victor Anton 则企图通过人工智能来辨识鸟叫声，以便来维护鸟类。

在交流不会的结尾，Jeff Dean 未来发展了 Google 人工智能的未来。他回应，未来要面对的主要艰难是如何想方设法让机器学习模型的创作更为触手可及；为此，Google 明年将在互联网上免费获取机器学习课程，而且 Google 涉及团队也在研究如果用于 Auto ML 自动创立机器学习模型。最后，Jeff Dean 补足称之为，目前 Google 早已启动了 People + AI Research（PAIR）计划，这个计划目的研究并新的设计人与人工智能系统的交互方式，其最后目的是让机器学习模型具备包容性，并需要确实地为每个人能用。原创文章，予以许可禁令刊登。

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